恶意软件内存分析特征数据集MalwareMemoryAnalysisFeatureDataset-gubbaeshwar
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件分析, 内存取证, 机器学习, 特征工程, 二分类, 计算机安全, 行为分析, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自恶意软件分析项目的数据，记录了从内存转储中提取的恶意软件行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，反映特定时间点的系统状态。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为全球范围内捕获的恶意软件样本。
数据维度：数据集包含52个特征，涵盖进程列表、DLL列表、句柄、LDR模块、Malfind、Psxview、模块、SVCscan和回调等多个方面，以及一个类别标签（Category），用于区分良性和恶意样本。
数据格式：CSV格式，文件名为Obfuscated-MalMem2022.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于恶意软件分析项目，经过特征提取和预处理，用于恶意软件检测和分类任务。
该数据集适合用于恶意软件检测、行为分析和安全事件响应等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于恶意软件检测、行为分析、异常检测等领域的学术研究，例如恶意软件家族聚类、对抗样本生成等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、端点检测与响应（EDR）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持安全团队进行威胁情报分析、恶意软件溯源、安全事件响应等。
教育和培训：作为计算机安全、恶意软件分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件行为特征。
此数据集特别适合用于探索恶意软件在内存中的行为模式，以及构建有效的恶意软件检测模型，提升安全防御能力。
